model_path = str(sys.argv[1]) # You can modify the path for storing the local model print("loading model, path:", model_path) model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map='auto', low_cpu_mem_usage=True) tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path) print(...
【新智元导读】Meta的LLaMA模型开源，让文本大模型迎来了Stable Diffustion时刻。今天，斯坦福发布了一个由LLaMA 7B微调的模型Alpaca，训练3小时，性能比肩GPT-3.5。一觉醒来，斯坦福大模型Alpaca（草泥马）火了。没错，Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型，仅用了52k数据，性能约等于GPT-3.5。关键是训练成本...
通过GPU云服务器进行LLaMA-7b指令微调 本教程基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。 基于Alpaca提供了一套LLaMA-7B模型在阿里云ECS上进行指令微调的训练方案,最终可以获得性能更贴近具体使用场景的语言模型。
model.half() # use fp16 model.eval() 1.2 Alpaca 如何使用小成本训练大模型 如下图所示,Stanford的研究者使用 52K 个 intruction-following examples 来微调 LLaMA 7B 模型,从而生成了 Alpaca[3] 7B。 Alpaca 团队使用 self-instruct[4] 提供的 175 个 prompts,调用 OpenAI 的text-davinci-003模型,利用 ...
没错,Alpaca是由Meta的LLaMA 7B微调而来的全新模型,仅用了52k数据,性能约等于GPT-3.5。 关键是训练成本奇低,不到600美元。具体花费如下: 在8个80GB A100上训练了3个小时,不到100美元; 生成数据使用OpenAI的API,500美元。 斯坦福大学计算机科学副教授Percy Liang称, ...
Alpaca是一个基于Meta公司的LLaMA 7B模型微调而来的指令跟随模型。LLaMA 7B是一个拥有70亿参数的预训练语言模型。Alpaca使用了52K个由text-davinci-003生成的指令跟随示例进行微调，并展现出与text-davinci-003相似甚至超越的性能。更重要的是，Alpaca非常小巧和经济，整个训练过程只花费了不到600美元。Alpaca的训练流程...
Alpaca是LLaMA-7B的微调版本,通过Self-instruct方式进行优化。Alpaca在构建策略上做了一些修改,使得模型在性能上有了进一步的提升。 Self-instruct是一个利用LLM来生成指令遵循数据以指令微调模型的框架。Alpaca通过Self-instruct方式,利用text-davinct-003构建了52K的数据进行微调。这种方式使得Alpaca在self-instruct场景下...
cd llama.cpp && ./main -m zh-models/7B/ggml-model-q4_0.bin --color -f prompts/alpaca.txt -ins -c 2048 --temp 0.2 -n 256 --repeat_penalty 1.3 在提示符 > 之后输入你的prompt,cmd/ctrl+c中断输出,多行信息以\作为行尾。如需查看帮助和参数说明,请执行./main -h命令。下面介绍一些常用...
Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶...
guodong.li/pretrain/hf-llama-model/llama-7b data_path: /data/nfs/guodong.li/data/alpaca_data_cleaned.json output_dir: /home/guodong.li/output/lora-alpaca batch_size: 256 micro_batch_size: 16 num_epochs: 2 learning_rate: 0.0003 cutoff_len: 256 val_set_size: 2000 lora_r: 8 lora_...